Как построить дерево метрик: разбираем на примере сервиса доставки еды

В статье разбирается, как построить дерево метрик для сервиса доставки еды: от верхней «полярной звезды» до операционных и технических веток. Главный итог — модель помогает связывать цели с измеримыми «рычагами» и быстрее понимать причины изменений.

  • Дерево метрик описано как визуальная модель, связывающая верхнеуровневые бизнес-цели с фичами и операционными процессами.
  • В качестве North Star Metric (NSM) выбрано количество доставленных заказов как интегральный показатель для клиента, ресторана и курьера.
  • В ветке «Логистика и курьеры» (Supply Side) упоминаются Supply Hours (SH), Logistics Cancels и выплаты как ключевой рычаг управления SH.
  • В ветке «Рестораны и контент» (Partner Side) выделяются ресторанные отмены (в том числе после оплаты) и ассортимент (Active Restaurants), который напрямую коррелирует с ростом Conversion Rate (CR) в заказ.
  • Ветка «Инфраструктура» включает Downtime / SLA и Crashes; аномальный рост вылетов связывается с деградацией Retention.
  • В ветке «Маркетинг и рост» (Growth) упоминаются CAC / CPA и ROI; ситуация, когда ROI опускается ниже 1, трактуется как операционная убыточность масштабирования.

Почему это важно: Дерево метрик переводит обсуждение из «наблюдения за цифрами» в управление зависимостями: при изменении результата становится понятнее, в какой части системы искать причину. В тексте показано, как одна верхняя метрика разложена на ветки операций, продукта и технологий, чтобы сохранить единый контекст для департаментов. Обычно это помогает быстрее договориться о том, какие показатели являются сигналами, а какие — рычагами воздействия.

На что обратить внимание: В описании примера важна связка «верхняя метрика → промежуточные показатели → рычаги» и то, какие именно ветки выбраны для конкретного сервиса доставки. Часть метрик названа по-английски (например, SH, SLA, CR), поэтому внутри команды может потребоваться единое понимание определений и источников данных. Следующий шаг, который подразумевается автором, — поддерживать дерево в актуальном виде по мере изменений продукта и операционных процессов.

Читайте также

  1. Прогнозирование выручки через Retention, ARPU и LTV
  2. Метрики тщеславия: как красивые цифры мешают принимать правильные решения
  3. Как я делала пет-дашборд для портфолио: кейс аналитики путешествий
  4. Позови оператора
  5. MVVM для курильщика: почему ваша ViewModel — это помойка на 2000 строк и как это исправить
Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Дерево метрик как инструмент перехода от наблюдения к управлению: Дерево метрик полезно формулировать как причинно-следственную карту «цель → ветки → показатели → рычаги», чтобы команда могла отвечать на вопрос: какой управляемый фактор менять при падении главной метрики. Практическая ценность модели — в связывании бизнес-целей с фичами и операционными процессами, чтобы поиск причины просадки начинался не с просмотра дашбордов, а с проверки конкретных веток.
    [Процессы и методологии]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!